基于Agent和聚类分析的网络入侵检测研究

发布时间：2018-04-17 15:01

  本文选题：入侵检测系统 + 智能体　； 参考：《微电子学与计算机》2013年03期

【摘要】：为了解决现有的入侵检测系统响应网络环境慢、需要较多人工干预的局限,采用智能体技术和聚类分析设计一种新的网络入侵检测方法.使用智能体技术实现入侵检测系统的分布式设计,利用分层的控制智能体实现入侵检测系统的自主控制,同时使用基于模糊C均值算法的数据挖掘技术对网络数据进行检测分析,并利用加权算法对模糊C均值算法进行改进,提高系统的检测能力.结果表明,该系统能够减少人工干预,对网络环境响应较快,入侵检测性能也得到了提高.
[Abstract]:In order to solve the problem that the current intrusion detection system is slow to respond to the network environment and needs more manual intervention, a new network intrusion detection method is designed by using agent technology and clustering analysis.The distributed design of intrusion detection system is realized by using agent technology, and the independent control of intrusion detection system is realized by using hierarchical control agent.At the same time, the data mining technology based on fuzzy C-means algorithm is used to detect and analyze the network data, and the weighted algorithm is used to improve the fuzzy C-means algorithm to improve the detection ability of the system.The results show that the system can reduce human intervention, respond quickly to network environment, and improve the performance of intrusion detection.
【作者单位】： 天津市信息中心;
【基金】：国家自然科学基金项目(60874582)
【分类号】：TP393.08;TP18

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